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YOLOv5目标检测算法——通俗易懂的解析
目录YOLOv5目标检测算法前沿一.网络结构1.1.Backbone1.2.Neck1.3.Head二.数据增强2.1.Mosaic2.2.Copypaste2.3.Randomaffine2.4.Mixup2.5.Albumentation2.6.AugmentHSV2.7.Randomhoriz
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详解云中断的原因和损失以及如何降低云中断的损失
云计算带来了提高效率、改进数据安全和增加利润的机会。但云服务并非万无一失，业务中断是不可避免的。IT领导者需要了解云中断带来的损失。云中断可能由多种原因导致：软件错误、电源故障、配置错误、资源耗尽以及数据中心冷却问题。云计算提供商可以从每个中断事件中学习，积累可以帮助他们防止未来中断的知识。云计算
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YOLOv3&YOLOv5输出结果说明
本文使用的yolov3和yolov5工程文件均为github上ultralytics基于pytorch的v3和v5代码，其训练集输出结果类型基本一致，主要介绍了其输出结果，本文是一篇学习笔记本文使用的yolov3代码github下载地址：yolov3模型训练具体步骤可查看此篇博客：yolov3模型训
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推荐系统笔记（十）：InfoNCE Loss 损失函数
背景 对比学习损失函数有多种，其中比较常用的一种是InfoNCEloss。最近学习实现了SGL推荐系统算法，对InfoNCELoss做一个总结。 InfoNCE
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YOLOV5损失函数
yolov5的损失函数包括：classificationloss分类损失localizationloss定位损失，预测框和真实框之间的误差confidenceloss置信度损失，框的目标性总损失函数为三者的和 classificationloss+localizationloss+&nbs
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yolov5目标检测神经网络——损失函数计算原理
前面已经写了4篇关于yolov5的文章，链接如下：1、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现——COCO数据集json标签文件解析2、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(2)——网络结构实现3、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(3)——Kmeans聚类获
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Yolov5算法解读
yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出，直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中，这几个模型的结构基本一样，不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模
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十个常用的损失函数及Python代码实现
什么是损失函数？损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（lossfunction）的值取平均值的函数称为代价函数（costfu
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十个常用的损失函数解释以及Python代码实现
什么是损失函数？损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（lossfunction）的值取平均值的函数称为代价函数（costfu
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SpringCloud应用无损下线实践
1、实践背景现在java主流的微服务技术栈毫无疑问是SpringCloud，这也是经销商技术部微服务实践采用的技术栈。注册中心采用公司技术部的nacos。在SpringCloud实践中大家普遍遇到的问题是应用默认是无法做到无损下线的，需要更多的辅助措施才能得到无损下线的效果，本文主要分享我们团队解决
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Python机器学习中七种损失函数的科学指南
损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码。前言首先想象一下一个场景–你已经在给定的数据集上训练了一个机器学习模型，并且已经准备将其放在客户面前。但是，这个时候你应该如何确定该模型会给出很好的结果呢?是否有一种度量标准或技术可
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人脸识别技术总结：从传统方法到深度学习
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域被研究最多的主题之一。基于人工设计的特征和传统机器学习技术的传统方法近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经网络取代。在这篇论文中，我们对流行的人脸识别方法进行了全面且***的文献总结，其中既包括传统方法（基于几何的方法、整体方法、基于特征
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换个角度看GAN：另一种损失函数
JeremyHowardf老师曾在生成对抗网络(GAN)课程中说过：「……本质上，GAN就是另一种损失函数。」本文将在适合的相关背景下讨论上面的观点，并向大家阐述GAN这种「学得」(learned)损失函数的简洁优美之处。首先，我们先介绍相关背景知识：从函数逼近的角度看神经网络在数学中，我们可以把函
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机器学习中常用的损失函数你知多少？
机器通过损失函数进行学习。这是一种评估特定算法对给定数据建模程度的方法。如果预测值与实际结果偏离较远，损失函数会得到一个非常大的值。在一些优化函数的辅助下，损失函数逐渐学会减少预测值的误差。本文将介绍几种损失函数及其在机器学习和深度学习领域的应用。损失函数和优化没有一个适合所有机器学习算法的损失函数
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给卷积神经网络“修理工”的一份“说明书”
大数据文摘出品编译：罗然、雪清、Aileen这篇文章的主要内容来自作者的自身经验和一些在线资源(如最出名的斯坦福大学的CS231n课程讲义)，是关于如何调试卷积神经网络从而提升其性能的。文章主要关注深度神经网络架构下的有监督学习方式。虽然这个指南基于Python3.6坏境使用tensorflow(T
